日志的格式是GBK编码的,而hadoop上的编码是用UTF-8写死的,导致最终输出乱码. 研究了下Java的编码问题. 网上其实对spark输入文件是GBK编码有现成的解决方案,具体代码如下 import org.apache.hadoop.io.LongWritable import org.apache.hadoop.io.Text import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat rdd = ctx.hadoopFile(file_list,

String[] 初始化 String[] s1 = {"hello", "world"}; String[] s2 = new String[]{"hello", "world"}; String[] s3 = new String[2]; s3[0] = "hello"; s3[1] = "world"; // 4 java 8 String[] s4 = Stream.of(&qu

String的getBytes()方法是得到一个字串的字节数组,这是众所周知的.但特别要注意的是,本方法将返回该操作系统默认的编码格式的字节数组.如果你在使用这个方法时不考虑到这一点,你会发现在一个平台上运行良好的系统,放到另外一台机器后会产生意想不到的问题.比如下面的程序: class TestCharset {  public static void main(String[] args) {  new TestCharset().execute();  }  private void ex

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

Java里面内置字符串全部是utf-16编码,详细的编码方式看这里 import java.nio.charset.Charset; import java.util.Arrays; import java.util.Map; public class String2Bytes { public static void main(String[] args) { String str = "\u005Bab我"; Map<String, Charset> charsetMa

转自:http://www.diybl.com/course/3_program/java/javajs/2007104/75886.html       字符串可能是任何程序语言中都会出现的对象,java中创建并初始化一个String对象,最常见的方式有两种: String str=new String("XXX"); String str="XXX"; 二者看似相同,其实有很大的差别.       前者是java中标准的对象创建方式,其创建的对象将直接放置到堆中

/** * 前后端数据乱码问题 * 解决办法1: * 乱码原因:一编一解码型不一致导致. * [main description] * @param {[type]} String[] args [description] * @return {[type]} [description] */ public static void main(String[] args) { String name = "您好,中国!"; String striso8859,strgb2312,strg

#include <iostream> using namespace std; int main(int argc, const char * argv[]) { //通过const char * 初始化 string s1 = "aaaa"; //构造函数初始化 string s2("bbbbb"); //通过拷贝构造函数来初始化对象s3 string s3 = s2; //用10个'a'字符来初始化字符串 string s4(10, 'a'); r

测大小 这里我们比较4种版本的basic_string模版类,分别是:string, wstring, u16string, u32string. 虽然他们是不同的字符串类型,但是其sizeof的结果却一样,都为40字节(x64下): 看源码 我们都知道,上面4个不同的类型是同一份模版(basic_string)的实例化,因此它们的内存模型都是相同的. 这里我们来追踪一下string类型的源代码,源码引用VS2013版的标准string库. 看继承 看得出,basic_string的继承体系非常

8.初始化管理器BlockManager 无论是Spark的初始化阶段还是任务提交.执行阶段,始终离不开存储体系.Spark为了避免Hadoop读写磁盘的I/O操作成为性能瓶颈,优先将配置信息.计算结果等数据存入内存,这极大地提升了系统的执行效率.正是因为这一关键决策,才让Spark能在大数据应用中表现出优秀的计算能力.BlockManager是在sparkEnv中被创建的,代码如下: 8.1 存储体系概述 8.1.1 块管理器BlockManager的实现 块管理器BlockManager是S

实话说,作为一个多年Java老年程序员,直到近来,在没有决心花时间搞清楚Java String的编码相关问题之前, 自己也都还是似懂非懂,一脸懵逼的.设想如果在面试中,有同学能够条理清晰的回答下面的问题,那必是非常了得之人,论智慧武功应该均在本人之上:-). 问:请预测下面程序的输出,并解释原因.printHexBinary方法为16进制打印Byte 1 String str = "中"; 2 3 byte[] bufferGBK = str.getBytes("GBK&qu

标签(空格分隔): Spark 本篇博客以WordCount为例说明Spark Job的提交和运行,包括Spark Application初始化.DAG依赖性分析.任务的调度和派发.中间计算结果的存储和读取. SparkContext的初始化综述 SparkContext是进行Spark应用开大的主要接口,是Spark上层应用与底层实现的中转站. SparkEnv DAGScheduler TaskScheduler SchedulerBackend WebUI SparkContext的构造函

扩展方式1: extension String { //Base64编码 func encodBase64() -> String? { if let data = self.data(using: .utf8) { return data.base64EncodedString() } return nil } //Base64解码 func decodeBase64() -> String? { if let data = Data(base64Encoded: self) { retur

5. 创建任务调度器TaskScheduler TaskScheduler也是SparkContext的重要组成部分,负责任务的提交,并且请求集群管理器对任务调度.TaskScheduler也可以看作任务调度的客户端.创建TaskScheduler的代码如下: createTaskScheduler方法会根据master的配置匹配部署模式,创建TaskSchedulerImpl,并生成不同的SchedulerBackend.为了使读者更容易理解Spark的初始化流程,故以local模式为例,ma

关于编码简介:ascii编码是最开始的编码规则本,里面只收纳了英文.特殊字符.数字等有限字符,采用的是8位一个字节的方式进行编码对照:unicode在ascii码的基础上进行了升级扩展,立志将全世界所有国家的语言文字等字符都编进去,故又被称为万国码:unicode采用的编码方式为统一四字节表示一个字符:由于unicode采用的是四个字节表示一个字符这种方式极大地浪费了资源和空间,所以又出现了对unicode进行优化且兼容ascii码的utf-8,又称为可变长度字符编码,采用的规则是英文使用一个字

String初始化: 1.String str = new String("string1"); 2.String str = "string1"; String[]初始化: 1.String[] str = new String[5]; 2.String[] str = new String[]{"a", "b", "c", "d", "e"}; 3.String[

创建或使用现有Session 从Spark 2.0 开始,引入了 SparkSession的概念,创建或使用已有的session 代码如下: val spark = SparkSession .builder .appName("SparkTC") .getOrCreate() 首先,使用了 builder 模式来创建或使用已存在的SparkSession,org.apache.spark.sql.SparkSession.Builder#getOrCreate 代码如下: def g

原文链接http://www.sxt.cn/info-2730-u-756.html 目录 Spark开发指南 简介 接入Spark Java 初始化Spark Java 弹性分布式数据集 并行集合 外部数据集 RDD操作 基本操作 传递Functions到Spark Wroking with Key-Value Pairs使用键/值对工作 转换 动作 RDD持久化 存储级别的选择 移除数据 共享变量 Spark开发指南 简介 总的来说,每一个Spark应用程序,都是由一个驱动程序组成,它运行用

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能